import org.apache.spark.sql.SparkSession /** * DataFrame和RDD的互操作 */ object DataFrameRDDApp { def main(args: Array[String]): Unit = {val spark = SparkSession.builder().appName("DataFrameRDDApp").master("local[2]").getOrCreate()/...
spark=SparkSession.builder.appName('test').master('local[*]').getOrCreate() sc=spark.sparkContext sc.setLogLevel('WARN') #2-加载文本文件,形成RDD rdd1=sc.textFile('file:///export/pyworkspace/pyspark_sz27/pyspark_sql/data/sql/people.txt') for x in rdd1.collect():print(x) #3-将R...
3.1.1 RDD—— 一切是从什么开始 RDD API是Spark开发人员需要使用的一个关键工具包,它同时提供了对数据的低层次控制和函数式编程范式。RDD的强大之处也让许多新程序员难以使用。尽管RDD API和手动优化技术比较容易理解,但是编写高质量代码仍需要经过长期练习。 当数据文件、块或数据结构转换为RDD时,数据被拆分为许多...
RDD是Spark 1.1版本开始引入的。 RDD是Spark的基本数据结构。 RDD是Spark的弹性分布式数据集,它是不可变的(Immutable)。 RDD所描述的数据分布在集群的各个节点中,基于RDD提供了很多的转换的并行处理操作。 RDD具备容错性,在任何节点上出现了故障,RDD是能够进行容错恢复的。 **RDD专注的是How!**就是如何处理数据,都...
Spark中的DataFrame和RDD都是Spark的抽象数据类型,但它们在使用和操作上有一些区别。1. DataFrame是基于RDD的高级抽象,它提供了更高级的API和更丰富的功能。Data...
1. RDD: 1)RDD 一般和 spark mlib 同时使用 2)RDD 不支持 sparksql 操作 2. DataFrame: 1)与 RDD 和 Dataset 不同,DataFrame 每一行的类型固定为 Row,每一列的值没法直接访问,只有通过解析才能获取各个字段的值 2)DataFrame 与 Dataset 一般不与 spark mlib 同时使用 ...
RDD、DataFrame和DataSet是容易产生混淆的概念,必须对其相互之间对比,才可以知道其中异同。 RDD和DF的区别 上图直观地体现了DataFrame和RDD的区别。左侧的RDD[Person]虽然以Person为类型参数,但Spark框架本身不了解Person类的内部结构。而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息,使得Spark SQL可以清楚地知道该数据集中包含哪...
RDD RDD一般和Spark Mllib同时使用。RDD不支持SparkSQL操作。DataFrame 与RDD和Dataset不同，DataFrame每一行的类型固定为Row，每一列的值没法直接访问，只有通过解析才能获取各个字段的值。DataFrame与DataSet一般不与Spark Mllib 同时使用。DataFrame与DataSet均支持SparkSQL的操作，比如select，groupby等，还能注册临时表...
大数据之Spark框架中RDD和DataFrame的区别: 一、RDD、DataFrame分别是什么? 1、什么是RDD? RDD(Resilient Distributed Datasets)提供了一种高度受限的共享内存模型。即RDD是只读的记录分区的集合,只能通过在其他RDD执行确定的转换操作(如map、join和group by)而创建,然而这些限制使得实现容错的开销很低。RDD仍然足以表示...
RDD、DataFrame、Dataset全都是 Spark 平台下的分布式弹性数据集,为处理超大型数据提供便利 三者都有惰性机制,在进行创建、转换,如map方法时,不会立即执行,只有在遇到Action如foreach时,三者才会开始遍历运算。 三者都会根据 Spark 的内存情况自动缓存运算,这样即使数据量很大,也不用担心会内存溢出 ...